Abstrak —Jawa  Timur  merupakan  salah  satu  provinsi  di  Indonesia dengan jumlah kejahatan yang cukup tinggi setelah Sumatra Utara dan DKI  Jakarta.  Data  Kepolisian  Negara  Daerah  Jawa  Timur menyatakan bahwa jumlah kejahatan di Jawa Timur sebanyak 29.960 kasus,  dengan  kasus  terbanyak  di  setiap  kabupaten/kota  adalah pencurian  kendaraan  bermotor  (curanmor).  Pada  penelitian  ini memodelkan persentase pencurian kendaraan bermotor (curanmor) di Jawa Timur dengan 4 variabel yang diduga berpengaruh. Metode yang dipilih adalah regresi nonparametrik spline truncated. Metode tersebut dipilih  karena  spline  merupakan  metode  yang  fleksibel  dan  pada model  ini  cenderung  mencari sendiri estimasi data. Dalam pemodelan ini terdapat titik knot. Pemilihan titik knot optimum dilakukan dengan cara memilih nilai GCV paling minimum. Berdasarkan penelitian yang telah  dilakukan  semua  variabel  prediktor  berpengaruh  terhadap pencurian kendaraan bermotor (curanmor), yaitu tingkat pengangguran  terbuka,  kepadatan  penduduk,  persentase  penduduk miskin,  dan  persentase  penduduk  yang  tidak  pernah  sekolah,  dengan nilai koefisien determinasi sebesar 97.42 %.
Kata  Kunci —GCV,  Pencurian  Kendaraan  Bermotor  (Curanmor), Regresi Nonparametrik Spline Truncated.

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA  merupakan  negara  berkembang  dengan jumlah  penduduk  yang  cukup  tinggi.  Jumlah  penduduk Indonesia menempati urutan keempat di dunia setelah China, India,  dan  Amerika  Serikat.  Jumlah  penduduk  Indonesia mulai  tahun  2010  hingga  tahun  2017  terus  mengalami peningkatan,  tahun  2017  jumlah  penduduk  Indonesia mencapai  261.890.9  juta  jiwa.  Pertambahan  penduduk tersebut  dapat  berakibat  pada  persaingan  untuk  mencari lapangan  pekerjaan.  Tidak  tersedianya  lapangan  pekerjaan akan mengakibatkan pengagguran. Penduduk yang menganggur  sangat  erat  hubunganya  dengan  kemiskinan. Pengangguran yang timbul akibat tidak tersedianya lapangan pekerjaan dan tingginya angka kemiskinan merupakan faktor terjadinya pencurian kendaraan bermotor (curanmor).
Terdapat tiga jenis kejahatan pencurian atau sering disebut dengan  istilah  3C  diantaranya  adalah  pencurian  dengan pemberatan (curat), pencurian dengan kekerasan (curas) dan pencurian  kendaraan  bermotor  (curanmor).  Pencurian kendaraan  bermotor  atau  dalam  istilah  krimonologi  disebut curanmor  merupakan  perbuatan  yang  melanggar  hukum. Pencurian  kendaraan  bermotor  diatur  dalam  Kitab  Undang- Undang  Hukum  Pidana  (KUHP)  mulai  Pasal  362  sampai 367.
Jawa  Timur  merupakan  salah  satu  provinsi  di  Indonesia yang  menempati  urutan  ketiga  jumlah  kejahatannya.  Data Kepolisian  Negara  Daerah  Jawa  Timur  menyatakan  bahwa
jumlah  kejahatan  pada  tahun  2017  sebanyak  29.960  kasus, dengan kasus terbanyak menurut tiap kabupaten/kota adalah pencurian  kendaraan  bermotor  sebanyak  3340  kasus, pencurian  dengan  pemberatan  sebanyak  3252  kasus,  dan pencurian dengan kekerasan sebanyak  1116 kasus [1].
Bertujuan  untuk  mengetahui  pola  hubungan  faktor-faktor yang mempengaruhi  persentase  pencurian kendaraan bermotor  (curanmor)  dapat  dilakukan  dengan  berbagai metode,  salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan  analisis regresi. Pada penelitian ini digunakan variabel dependen yaitu persentase  pencurian  kendaraan  bermotor  (curanmor)  dan variabel  independen  yang  diduga  mempengaruhi  diantaranya adalah  tingkat  pengangguran  terbuka,  kepadatan  penduduk, persentase  penduduk  miskin,  dan persentase penduduk yang yang  tidak  pernah  sekolah.  Metode  regresi  yang  digunakan untuk memodelkan persentase pencurian kendaraan bermotor (curanmor)  di  Jawa  Timur  adalah  regresi  nonparametrik spline  truncated .  Metode  regresi  nonparametrik  dipilih karena  kurva  regresi  antara  variabel  respon  dan  variabel prediktor tidak diketahui bentuknya atau polanya. Salah satu pengembangan  regresi  nonparametrik adalah spline. Metode regresi  nonparametrik spline dipilih  karena  memiliki kelebihan yaitu metode memiliki fleksibilitas tinggi dan dapat memodelkan  data  yang  memiliki  pola  berubah-ubah  pada interval  tertentu.  Kelebihan  ini  terjadi  karena  dalam spline terdapat  titik-titik  knot,  yaitu  titik  perpaduan  bersama  yang menunjukkan terjadinya perubahan pola perilaku data [2].
Penelitian  yang  pernah  mengkaji  faktor-faktor  yang mempengaruhi  persentase  pencurian  kendaraan  bermotor (curanmor)  di  Jawa  Timur,  diantaranya  adalah  Hidayat menyatakan  bahwa  kepadatan  penduduk,  angka  partisipasi kasar  (APK)  SMA,  persentase  penduduk  miskin,  jumlah pengangguran  dan  luas  geografis  berpengaruh  signifikan terhadap  pencurian  motor  di Jawa Timur [3]. Penelitian lain dilakukan  Marina  menyatakan  bahwa  kepadatan  penduduk, persentase penduduk migran, tingkat pengangguran terbuka, persentase  penduduk  miskin,  persentase  penduduk  yang tidak  pernah  sekolah,  persentase  penduduk yang merupakan korban  penyalahgunaan  NAPZA,  dan  persentase  keluarga rentan/bermasalah berpengaruh signifikan terhadap persentase penduduk yang melakukan tindak pidana [4].

## Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Persentase Pencurian Kendaraan Bermotor (Curanmor) Di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated
Meyda Arynta, I Nyoman Budiantara, dan Madu Ratna Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : maduratna09@gmail.com
I

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Regresi Nonparametrik
Metode  regresi  nonparametrik  merupakan  metode  regresi yang  digunakan  ketika  kurva  regresi  antara  variabel  respon dan  variabel  prediktor  tidak  diketahui  bentuknya  atau polanya . Regresi  nonparametrik  memiliki  fleksibilitas  yang tinggi [5]. Model regresi nonparametrik  secara umum dapat disajikan  seperti berikut.
, 1, ( ) 2, , i i i i n y f x    
dengan adalah  variabel  respon,  , merupakan  nilai dari fungsi regresi yang tidak diketahui pada titik 1 x , 2 x ,. . .  .  , n x ,  dan merupakan  error  dengan  asumsi  normal, identik, independen dengan mean nol dan varians .

## B. Regresi Nonparametrik Spline Truncated
Salah satu model regresi nonparametrik yang digunakan adalah Spline . Regresi spline truncated merupakan potongan polinomial  yang  memiliki  sifat  fleksibel.  Fungsi spline truncated diperoleh dari hasil jumlah antara fungsi polinomial dengan  fungsi truncated. Secara  umum   j ji f x merupakan fungsi spline multivariabel berorde q dengan  titik  knot
1 2 , ,...., r K K K dan  dapat  diberikan  dalam  persamaan berikut
  ( ) 1 0 0 0 1 ( ) p p q p r u q j ji ju ji j q k ji jk j j u j k f x x x K               
Apabila  persamaan  (1)  disubstitusikan  kedalam  persamaan (2) maka akan diperoleh persamaan regresi sebagai berikut.
( ) 0 0 0 1 ( ) ; i=1,2,...,n p q p r u q i ju ji j q k ji jk i j u j k y x x K             
  Fungsi ( ) q ji jk x K   merupakan fungsi truncated
(potongan) yang diberikan oleh ( ) , ( ) 0            , q ji jk ji jk q ji jk ji jk x K x K x K x K           Titik jk K merupakan  titik knot yang menggambarkan pola perubahan  fungsi  pada  sub  interval  yang  berbeda  sedangkan nilai q merupakan derajat polynomial [6]. Fungsi Spline yang digunakan  adalah spline linear merupakan  fungsi spline dengan satu orde.

## C. Pemilihan Titik Knot Optimum
Titik  knot  merupakan  titik  perpaduan  bersama  dimana terjadi pola perubahan perilaku dari suatu fungsi pada selang yang  berbeda  [7].  Untuk  mendapatkan  model  regresi spline terbaik  maka  titik  optimal  dicari  yang  paling  sesuai  dengan data. Salah satu metode yang banyak dipakai dalam memilih titik  knot  optimal  adalah Generalized  Cross  Validation (GCV).  Jika  GCV  dibandingkan  dengan  metode  lain, misalnya Cross  Validation (CV)  dan  metode unbiased  risk (UBR)),  maka  metode  ini  memiliki  sifat  optimal  asimtotik, tidak memuat varians populasi yang tidak diketahui, dan invariance terhadap  transformasi  [8].  Untuk  memperoleh titik  knot  optimal  dapat  dilihat  dari  nilai  GCV  yang  paling minimum.  Metode  GCV  secara  umum  didefinisikan  sebagai berikut [5].
1 2 ( ) ( ) ( [ ( )]) MSE K GCV K n trace K   I - A
dimana I adalah matriks, n merupakan jumlah pengamatan, K merupakan titik knot
    2 1 1 ˆ ( ) n i i i MSE K n y f x      serta
D. Pengujian Sinifikasi Parameter
Pengujian signifikansi parameter bertujuan untuk mengetahui  apakah  variabel  prediktor  mempengaruhi variabel  respon  secara  signifikan  atau  tidak.  Terdapat  dua tahap  pengujian  parameter  yaitu  pengujian  secara  serentak dan pengujian secara parsial. Berikut merupakan hipotesis uji serentak
:
: minimal terdapat satu
dimana p adalah  banyaknya  parameter  polinomial  tanpa dan r adalah  banyaknya  parameter  untuk  titik  knot,  dengan statistik uji adalah sebagai berikut
regresi hitung residual MS F MS 
Daerah penolakan yaitu H 0 ditolak jika
[9].
MS  Regresi  dan  MS  Error  didapatkan  dari  Analisis Ragam  (ANOVA)  sebagaimana  yang  ditunjukkan  sebagai berikut
Tabel 1. Analisis Regresi ANOVA Sumber Variasi Derajat Bebas (df) Sum of Square (SS) Mean Square (MS) F hitung Regresi p r    2 1 n i i y y    regresi regresi SS df regresi residual MS MS Residual ( ) 1 n p r      2 1 n i i i y y    residual residual SS df Total 1 n    2 1 n i i y y    -
Berikut merupakan hipotesis uji parsial :
:
Uji  parsial  menggunakan  uji  t.  Statistik  uji  dari  uji  parsial adalah sebagai berikut.
( ) j hitung j t SE   
Daerah  penolakan  yaitu H 0 ditolak jika
atau [10].

## E. Pengujian Asumsi Residual
Residual  dari  model  regresi  spline  harus  memenuhi asumsi  IIDN  (0,  σ2).  Untuk  mendeteksi  residual  tersebut telah memenuhi asumsi maka diperlukan adanya pemeriksaan terhadap residual tersebut.
Berikut merupakan hipotesis uji Glejser
.
Statistik uji untuk uji Glejser adalah.
(1)
(2)
(4)
(5) (3) (6)
(7) (8)
Daerah penolakan H 0 ditolak jika > [10]
Berikut merupakan hipotesis uji Durbin Watson (tidak terjadi autokorelasi) (terjadi autokorelasi)
Statistik uji untuk uji Durbin Watson adalah sebagai berikut
  2 1 1 2 1 n i i i n i i e e d e       
Berikut adalah aturan pengambilan keputusan dari uji Durbin Watson [11]
Tabel 2. Aturan pengambilan keputusan Uji Durbin Watson Ketentuan Keputusan Penolakan
0 L d d  
Tolak
Terjadi autokorelasi 4 < d < 4 L d  Tolak Terjadi autokorelasi
L U
d d d   Tidak ada keputusan Tidak dapat disimpulkan 4 4 U L d d d     Tidak ada keputusan Tidak dapat disimpulkan
4 U L
d d d    Gagal tolak Tidak terjadi autokorelasi
Berikut  merupakan  hipotesis  uji Kolmogorov-Smirnov
adalah (Residual berdistribusi Normal) (Residual tidak berdistribusi Normal)
Statistik uji :
0 ( ) ( ) n D Sup F F     
Daerah  penolakan  H 0 adalah  apabila dengan adalah  nilai  kritis  untuk  uji Kolmogorov  Smirnov satu sampel,  diperoleh  dari  tabel Kolmogorov  Smirnov satu sampel [12].

## F. Pencurian Kendaraan Bermotor
Pengertian  pencurian  diatur  dalam  Pasal  362  KUHP menyatakan  bahwa  barang siapa mengambil barang sesuatu, yang  seluruhnya    atau  sebagian  kepunyaan  orang  lain, dengan  maksud  untuk  dimiliki  secara  melawan  hukum, diancam  karena  pencurian,  dengan  pidana  penjara  paling lama  lima  tahun  atau  pidana  denda  paling  banyak  sembilan ratus  rupiah  [13].  Pencurian  kendaraan  bermotor  atau curanmor merupakan suatu tindak pidana yang diatur dalam KUHP.  Pencurian  kendaraan  bermotor  dapat  berupa kejahatan  yang  didahului  dengan  kekerasan  terhadap  orang, kejahatan  ini  biasanya  terjadi  pada  kasus  perampokan  pada pengemudi  kendaraan,  kemudian  pencurian  kendaraan bermotor  dilakukan  dengan  cara  membongkar,  merusak, memanjat  rumah  yang  dilakukan  pada  malam  hari  atau masuk rumah yang mempunyai halaman dan ada batasnya.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder  yang  diperoleh  dari  Kepolisisan  Negara  Republik Indonesia  Daerah  Jawa  Timur  Direktorat  Reserse  Kriminal Umum,  Badan  Pusat  Statistik  serta  Laporan  Eksekutif Keadaan  Angkatan  Kerja  Jawa  Timur  2017  dan  Publikasi Jawa  Timur  Dalam  Angka  2018.  Unit  penelitian  yang digunakan  yaitu  38  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  pada
tahun 2017.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ditampilkan pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Variabel Penelitian
Variabel Nama Variabel Y Persentase Pencurian Kendaraan Bermotor (Curanmor) X 1 Tingkat Pengangguran Terbuka X 2 Kepadatan Penduduk X 3 Persentase penduduk miskin X 4
Persentase penduduk yang tidak pernah sekolah

## C. Langkah Penelitian
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Regresi  Nonparametrik Spline  Truncated .  Langkah  analisis yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Menganalisis karakteristik persentase pencurian kendaraan  bermotor  (curanmor) di kabupaten/kota Jawa Timur dan faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya.
2. Membuat scatter  plot antara  persentase  pencurian kendaraan  bermotor  (curanmor)  dengan  masing-masing variabel  yang  diduga  berpengaruh  untuk  mengetahui bentuk pola.
3. Memodelkan  persentase  pencurian  kendaraan  bermotor (curanmor)  di  kabupaten/kota  Jawa  Timur  dengan menggunakan  metode  Regresi  Nonparametrik Spline Truncated dengan satu, dua, tiga, dan kombinasi knot.
4. Memilih  titik  knot  optimal  berdasarkan  nilai  GCV  yang paling minimum.
5. Mendapatkan  model  regresi  spline  terbaik  dengan  titik knot optimal.
6. Menguji  signifikansi  parameter  regresi spline secara serentak dan parsial.
7. Menguji asumsi residual IIDN dari model regresi spline.
8. Menginterpretasi model dan menarik kesimpulan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik Persentase Pencurian Kendaraan Bermotor (Curanmor) dan Faktor-Faktor yang
Mempengaruhinya
Data persentase pencurian kendaraan bermotor (curanmor)  di  Jawa  Timur  tahun  2017  dan  faktor-faktor yang  diduga  mempengaruhinya  akan  dianalisis  dengan statistika  deskriptif  meliputi mean, varians,  nilai  minimunm dan nilai maksimum yang ditunjukkan pada Tabel 4
Tabel 4. Karakteristik Pencurian Kendaraan Bermotor (Curanmor) dan Faktor-Faktor
yang Diduga Mempengaruhinya Variabel Mean Varians Minimum Maksimum Y 0.01051 0.00033 0.00072 0.10970 X 1 3.764 1.708 0.850 7.220 X 2 1777 4384801 278 8201 X 3 11.626 22.278 4.170 23.560 X 4 2.829 10.079 0.069 12.936
Berdasarkan  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  rata-rata persentase  pencurian  kendaraan  bermotor  (curanmor)  di Jawa  Timur  tahun  2017  sebesar  0.01  persen.  Sementara  itu varians  dari  data  persenatse  pencurian  kendaraan  bermotor (curanmor)  sebesar  0.00033  persen,  nilai  keragaman  data tersebut cukup kecil. Artinya nilai dari persentase pencurian kendaraan bermotor di setiap kabupaten/kota di Jawa Timur
(10)
(11)
cenderung  sama.  Persentase  pencurian  kendaraan  bermotor tertinggi  terjadi  di  Kota  Malang  sedangkan  wilayah  dengan persentase pencurian kendaraan bermotor terendah terjadi di Kabupaten Pacitan.

## B. Pemilihan Titik Knot Optimum
Setelah  dilakukan  pemodelan  dengan  satu,  tiga,  dan kombinasi  titik  knot, selanjutnya  dilakukan pemilihan model terbaik.  Berikut  merupakan  nilai  GCV  minimum  dari  setiap pemilihan titik knot
Tabel 5. Nilai GCV Terkecil dari Pemodelan Tiap Knot Banyak Titik Knot GCV 1 Titik Knot 0.0000266 2 Titik Knot 0.0000224 3 Titik Knot 0.0000205 Kombinasi Knot (2 1 3  3) 0.0000189
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  diketahui  nilai  GCV  dari masing-masing  titik  knot.  Model  regresi  nonparametrik spline terbaik  dihasilkan  dari  pemilihan  titik  knot  optimal yang  memiliki  nilai  GCV  paling  terkecil.  Oleh  sebab  itu dapat  disimpulkan  bahwa  model  terbaik  yang  dipilih  adalah model  regresi  nonparametrik spline yang  diperoleh  dari kombinasi  knot  (2  1  3  3)  dengan  nilai  GCV  minimum terkecil sebesar 0.0000189.

## C. Penaksiran Parameter
Berdasarkan  kriteria  pemilihan  model  terbaik,  maka didapatkan model spline terbaik yaitu dengan kombinasi titik knot  (2  1  3  3).  Dengan  menggunakan  OLS,  maka didapatkan  estimasi  parameter  dari  model  tersebut.  Berikut merupakan hasil dari estimasi parameter dengan menggunakan kombinasi titik knot             1 1 1 2 2 3 3 3 3 4 4 ˆ 0.072809 0.008919 0.009505 1.5 0.253611 6.96 0.000004 0.000175 8039.31 0.019838 0.015888 4.57 0.003884 8.52 0.012737 22.37 0.057399 0.055043 i i i i i i i i i i i y x x x x x x x x x x x      
                        4 4 0.33 0.002595 2.96 0.017664 12.15 i i x x      

Model regresi nonparametrik spline truncated menghasilkan  koefisien  determinasi  ssebesar  97.42%. Artinya  bahwa  model  dapat  menjelaskan  keragaman persentase  pencurian  kendaraan  bermotor  (curanmor)  di Jawa Timur tahun 2017 sebesar 97.42%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak masuk dalam model.

## D. Pengujian Parameter Regresi
Pengujian signifikasi parameter dilakukan secara serentak maupun  parsial.  Pengujian  dimulai  secara  serentak,  apabila parameter  signifikan  secara  serentak  selanjutya  dilakukan pengujian  secara  parsial.  Berikut  merupakan  hasil  uji serentak.
Tabel 6. Analysis of Variance
Sumber Variasi df SS MS F P-Value Regresi 13 0.011750 0.000904 69.70189 8.2911x10 -16 Error 24 0.000311 0.000013 Total 37 0.012061
Berdasarkan  Tabel  6 dapat diketahui bahwa nilai statistik uji  F hitung sebesar  69.70,  sedangkan  nilai F 0,05;(13,24) sebesar 2.15.  Maka  didapatkan  keputusan  tolak  H 0 ,  karena  nilai statistik  uji F hitung > F 0,05;(13,24) .  Sementara  nilai p-value sebesar  2.9817x10 -14 kurang  dari  nilai  α  (0.05),  maka didapatkan  keputusan  tolak  H 0 .  Sehingga  kesimpulannya minimal  terdapat  satu  variabel  prediktor  yang  berpengaruh signifikan terhadap model. Untuk mengetahui variabel mana saja yang berpengaruh terhadap respon selanjutnya dilakukan pengujian secara parsial.
Tabel 7.
Hasil Pengujian Signifikansi Parameter Secara Individu
Variabel Parameter Estimator t P-value Konstan β 0 0.072809 11.377999 3.7310 x 10 -11 x 1 β 1 β 2 β 3 0.008919 - 0.009505 0.253611 1.398932 -1.431646 12.348896 0.1746245 0.1651402 6.889 x 10 -12
x 2 β 4 β 5 0.000004 -0.000175 8.545491 -5.114983 9.6291 x 10 -9
3.1070 x 10 -5 x 3 β 6 β 7 β 8 β 9 -0.019838 0.015888 0.003884 -0.012737 -8.543677 5.638455 3.742882 -1.496507 9.6665 x 10 -9 8.3412 x 10 -6
0.001006324
0.1475577
x 4 β 10 β 11 β 12 β 13
0.057399 -0.055043 -0.002595 0.017664 3.652396 -3.483003 -1.914154 1.124611 0.001261707 0.001921433 0.06759741 0.2718763
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  diketahui  bahwa  hasil pengujian  secara  parsial  terdapat  beberapa  parameter  yang tidak signifikan. Apabila nilai statistik uji |t| > t 0,025;24 sebesar 2.063  maka  didapatkan  keputusan  tolak  H 0. Dari  14 parameter  yang  terbentuk  terdapat  5  parameter  yang  tidak signifikan. Parameter tersebut tidak signifikan karena nilai  |t| < t 0,025;24. Meskipun  terdapat  5  parameter  yang  tidak signifikan,  namun  secara  keseluruhan  variabel  prediktor tetap  berpengaruh  signifikan  terhadap  pencurian  kendaraan bermotor (curanmor).

## E. Pengujian Asumsi Residual
Pengujian  asumsi  dilakukan  untuk  mendeteksi  apakah residual tersebut telah memenuhi asumsi.
I. Asumsi Identik
Berikut  merupakan  hasil  pengujian  asumsi  residual identik dilakukan dengan uji Glejser
Tabel 8. Hasil Pengujian Statistik Uji Glejser Sumber Df SS MS Fhit P-value Regresi 13 0.000039 3.067 x 10 -6 0.664 0.77654 Error 24 0.000111 4.616 x 10 -6 Total 37 0.000151
Berdasarkan  hasil  pengujian Glejser dapat  diketahui bahwa  nilai F hitung sebesar  0.664,  sedangkan  nilai F 0.05;(11,24) sebesar  2.15.  Nilai F hitung > F 0.05;(13,24), sehingga  didapatkan keputusan  gagal  tolak  H 0. Apabila  dilihat  dari  nilai p-value 0.77654 > 0.05, maka didapatkan keputusan gagal tolak H 0 . Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas  atau  varians  atar  residual  sama.  Hal  ini dapat  diartikan  bahwa  asumsi  residual  identik  telah terpenuhi.
II. Asumsi Independen
Berikut merupakan hasil pengujian asumsi residual identik dilakukan dengan uji Durbin-Watson   2 1 1 2 1 0.000607 1.95 0.000311 n i i i n i i e e d e       

##  
Berdasarkan  hasil  uji  didapatkan  nilai Durbin-Watson adalah  sebesar  1.95.  Residual  dikatakan  tidak  terdapat autokorelasi  apabila  nilai d ( d =1.95)  lebih  besar  dari  nilai ( d u =1.7223)  dan  nilai d lebih  kecil  dari  4  - d L ( d L =1.2614). Berdasarkan hasil yang diperoleh, nilai d lebih besar dari nilai d u dan  nilai d juga  kurang  dari  4  - d L, maka  didapatkan keputusan  gagal  tolak  H 0. Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  tidak  terjadi  autokorelasi.  Hal  ini  dapat  diartikan bahwa asumsi residual independen telah terpenuhi. III. Asumsi Distribusi Normal Berikut merupakan hasil pengujian asumsi residual identik dilakukan dengan uji Kolmogorov-Smirnov
0.010 0.005 0.000 -0.005 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 RES P e rc e n t Mean 0.0000006241 StDev 0.002900 N 38 KS 0.141 P-Value 0.056
Gambar 1. Plot Normalitas Residual
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  titik-titik residual  berada  di  sekitar  garis    linear.  Selain  itu  dapat diketahui  bahwa  nilai Kolmogorov-Smirnov sebesar 0.141 lebih besar dibandingkan dengan Kolmogorov-Smirnov  Test sebesar 0.215. Selain itu apabila dibandingkan nilai p – value uji Kolmogorov-Smirnov adalah sebesar 0.056. Nilai tersebut lebih  besar  dari  nilai  α  (0.05),  maka  didapatkan  keputusan gagal  tolak  H 0 .  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  residual berdistribusi  normal.  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  asumsi residual berdistribusi normal telah terpenuhi.

## F. Interpretasi Model
Berikut  merupakan  model  interpretasi  dari  model  regresi nonparametrik spline  truncated terbaik  dengan  kombinasi titik knot yang diperoleh 1. Pengaruh  tingkat  pengangguran  terbuka  terhadap pencurian kendaraan bermotor (curanmor) dengan mengasumsikan  variabel x 2 , x 3 dan x 4 konstan  dapat  ditulis sebagai berikut
1 1 1 1 1 1 0.072809 0.008919         ; 1.5
ˆ 0.087067 0.00059        ; 1.5 6.96 1.67807 0.253025      ; 6.96
x x y x x x x 
           
Berdasarkan  model  diatas  dapat  diketahui  bahwa,  pada interval  pertama  yaitu  saat  tingkat  pengangguran  terbuka bernilai  kurang  dari  1.5  maka  setiap  kenaikan  satu  satuan akan mengakibatkan pencurian kendaraan bermotor (curanmor)  bertambah  sebanyak  90  kasus  setiap  10.000 penduduk  Wilayah  yang  termasuk  interval  ini  adalah  Kab. Pacitan dan Kab. Situbondo
Sedangkan  pada  interval
.96  tidak  perlu adanya  interpretasi,  karena  pada  model  estimasi  parameter
tidak  signifikan.  Wilayah  yang  tergolong  dalam  interval kedua hampir mencakup semua Kabupaten/Kota yang ada di Jawa Timur kecuali Kab. Pacitan, Kab. Situbondo, dan Kota Malang.
Pada  interval  ketiga  yaitu  saat  tingkat  pengangguran terbuka  lebih  besar  sama  dengan  dari  6.96  maka  setiap kenaikan  satu  satuan  akan  mengakibatkan  persentase pencurian  kendaraan  bermotor  (curanmor)  bertambah sebanyak  2.531  kasus  setiap  10.000  penduduk.  Wilayah yang termasuk dalam interval ketiga adalah Kota Malang 2. Pengaruh  kepadatan  terhadap  pencurian  kendaraan bermotor (curanmor) dengan mengasumsikan variabel x 1 , x 3 dan x 4 konstan dapat ditulis sebagai berikut
2 2 2 2 0.072809 0.00004         ;
8039.31 ˆ 1.479688 0.00017 ; 8039.31 x x y x x       

## 
Berdasarkan  model  diatas  dapat  diketahui  bahwa,  pada kecamatan/kabupaten  dengan  kepadatan  penduduk  bernilai kurang  dari  8039.31  jiwa  per  kilometer  persegi,  apabila kepadatan  penduduk  bertambah  10.000  jiwa  per  kilometer persegi,  maka  akan  mengakibatkan  kasus  pencurian kendaraan  bermotor  (curanmor)  bertambah  sebanyak  1 kasus.  Wilayah  yang  termasuk  interval  ini  adalah  hampir semua  Kabupaten/Kota  yang  ada  di  Jawa  Timur  kecuali Kota Surabaya
Sedangkan  pada  interval  kedua  diketahui  bahwa,  pada kecamatan/kabupaten  dengan  kepadatan  penduduk  bernilai lebih  dari  sama  dengan  8039.31,  apabila  kepadatan penduduk  bertambah  10.000  jiwa  per  kilometer  persegi, maka  akan  mengakibatkan  kasus  pencurian  kendaraan bermotor  (curanmor)  bertambah  sebanyak  2 kasus. Wilayah yang  tergolong  dalam  interval  ini  adalah  Kota  Surabaya. Model  pada  kecamatan/kabupaten  dengan  kepadatan penduduk  bernilai  lebih  dari  sama  dengan  8039.31  tidak rasional  dikarenakan  Kota  Surabaya  merupakan  kota metropolitan,  dimana  orang  yang  melaukan  pencurian kendaraan  bermotor  bukan  berasal  dari  penduduk  asli Surabaya, melainkan penduduk dari luar Surabaya.
3. Pengaruh persentase penduduk miskin terhadap pencurian kendaraan  bermotor  (curanmor)  dengan  mengasumsikan variabel x 1 , x 2 dan x 4 konstan dapat ditulis sebagai berikut
3 3 3 3 3 3 3 3 0.072809 0.01984          ; 4.57
0.000201 0.00395           ; 4.57 8.52
ˆ 0.3289 0.00005            ; 8.52 22.37
0.252036 0.0128             ; 22.37 x x x x y x x x x  
             

 
Berdasarkan  model  diatas  dapat  diketahui  bahwa,  pada interval  pertama  yaitu  saat  persentase  penduduk  miskin bernilai  kurang  dari  4.57  maka  setiap  kenaikan  satu  persen akan  mengakibatkan  kasus  pencurian  kendaraan  bermotor (curanmor)  berkurang    sebanyak  199  kasus  setiap  10.000 penduduk.  Wilayah  yang  termasuk  interval  ini  adalah  Kota Malang dan Kota Batu
Sedangkan  pada  interval apabila persentase  penduduk  miskin  naik  satu  persen  maka mengakibatkan  kasus  pencurian  kendaraan  bermotor (curanmor)  berkurang  sebanyak  40  kasus  setiap  10.000 penduduk.  Wilayah  yang  tergolong  dalam  interval  kedua adalah  Kab.Tulungagung,  Kab.  Sidoarjo,  Kota  Kediri, Kota Blitar,  Kota  Probolinggo,  Kota  Pasuruan,  Kota  Mojokerto, Kota Madiun, Kota Surabaya.
Pada interval apabila  persentase  penduduk  miskin
naik  satu  persen  maka  mengakibatkan  kasus  pencurian kendaraan bermotor (curanmor) berkurang sebanyak 1 kasus setiap  10.000  penduduk.  Wilayah  yang  termasuk  dalam interval  ketiga  adalah  Kab.  Pacitan,  Kab.Ponorogo, Kab.Trenggalek, Kab. Blitar, Kab.Kediri, Kab. Malang, Kab. Lumajang, Kab. Jember, Kab. Banyuwangi, Kab.
Bondowoso,  Kab.  Situbondo,  Kkab.  Probolinggo,  Kab. Pasuruan,  Kab.  Mojokerto,  Kab.  Jombang,  Kab.  Nganjuk, Kab. Madiun, Kab. Magetan, Kab. Ngawi, Kab.Bojonegoro, Kab.  Tuban,  Kab.Lamongan,  Kab.  Gresik,  Kab. Bangkalan, Kab. Pamekasan, dan Kab. Sumenep.
Pada  interval  keempat  yaitu  saat  persentase  penduduk miskin lebih besar sama dengan dari 22.37 maka tidak perlu adanya  interpretasi,  karena  pada  model  estimasi  parameter tidak  signifikan.  Wilayah  yang  termasuk  dalam  interval keempat adalah Kab. Sampang.
Model  pada  kecamatan/kabupaten  dengan  persentase penduduk miskin dengan interval kurang dari  4.57, interval ,  dan  interval tidak rasional,  terdapat  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi pencurian  misalnya  saja  di  Kota  Malang  tidak  selalu penduduk  miskin  melakukan  pencurian,  kebanyakan  orang yang  melakukan  pencurian  adalah  mahasiswa,  dimana mahasiswa  tersebut  melakukan  pencurian  untuk  pesta narkoba atau pesta sabu.
4. Pengaruh persentase penduduk yang tidak pernah sekolah terhadap  pencurian  kendaraan  bermotor  (curanmor)  dengan mengasumsikan  variabel x 1 , x 2 dan x 3 konstan  dapat  ditulis sebagai berikut
4 4 4 4 4 4 4 4 0.072809 0.057399 ; 0.33 0.090973 0.002356 ; 0.33 2.96 ˆ 0.08049 0.00024 ; 2.96 12.15
0.11596 0.017425          ; 12.15 x x x x y x x x x  
            



Berdasarkan  model  diatas  dapat  diketahui  bahwa,  pada interval  pertama  yaitu  saat  persentase  penduduk  yang  tidak pernah  sekolah  bernilai  kurang  dari  0.33  maka  setiap kenaikan  satu  persen  akan  mengakibatkan  kasus  pencurian kendaraan  bermotor  (curanmor)  bertambah  sebanyak  574 kasus  setiap  10.000  penduduk.  Wilayah  yang  termasuk interval  ini  adalah  Kab.  Sidoarjo,  Kota  Blitar,  Kota Mojokerto, dan Kota Batu
Sedangkan  pada  interval
apabila persentase  penduduk  yang  tidak  pernah  sekolah  naik  satu persen  maka  mengakibatkan  kasus  pencurian  kendaraan bermotor  (curanmor)  bertambah  sebanyak  24  kasus  setiap 10.000  penduduk.  Wilayah  yang  tergolong  dalam  interval kedua adalah Kab.Ponorogo, Kab.Trenggalek, Kab. Tulungagung,  Kab.Blitar,  Kab.Kediri,  Kab.  Malang,  Kab. Pasuruan,  Kab.  Mojokerto,  Kab.  Jombang,  Kab.  Nganjuk, Kab. Madiun, Kab. Magetan, Kab.Bojonegoro, Kab. Tuban, Kab.Lamongan,  Kab.  Gresik,  Kab.  Kediri,  Probolinggo, Kab. Pasuruan, Kota Madiun, dan Kota Surabaya. Pada  interval apabila  persentase penduduk  yang  tidak  pernah sekolah naik satu persen maka tidak  perlu  adanya  interpretasi,  karena  pada  model  estimasi parameter  tidak  signifikan.  Wilayah  yang  termasuk  dalam interval  ketiga  adalah  Kab.  Lumajang,  Kab.  Jember,  Kab. Banyuwangi,  Kab.  Bondowoso,  Kab.  Probolinggo,  Kab. Ngawi, Kab. Bangkal, Kab. Pamekasan
Pada  interval  keempat  yaitu  saat  persentase  penduduk yang  tidak  pernah  sekolah  lebih  besar  sama  dengan  dari
12.15 maka setiap kenaikan satu persen akan mengakibatkan kasus  pencurian  kendaraan  bermotor  bertambah  sebanyak 175  kasus  setiap  10.000  penduduk.  Wilayah  yang  termasuk dalam  interval  keempat  adalah  Kabupaten  Sampang  dan Kabupaten Sumenep

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Di  Jawa  Timur  selama  tahun  2017  terdapat  3334  kasus pencurian  kendaraan  bermotor  (curanmor).  Wilayah  dengan persentase  pencurian  kendaraan  bermotor  (curanmor)  di Jawa Timur tahun 2017 tertinggi adalah di Kota Malang dan terendah  di  Kabupaten  Pacitan.  Untuk  variabel  tingkat pengangguran  terbuka  tertinggi  berada  di  Kota  Malang  dan terendah  di  Kabupaten  Pacitan.  Sedangkan  untuk  variabel kepadatan  penduduk  tertinggi  berada  di  wilayah  Kota Surabaya dan terendah Kabupaten Banyuwangi. Selanjutnya untuk  variabel  persentase  penduduk  miskin  tertinggi  berada di Kabupaten Sampang dan terendah di Kota Malang. Yang terakhir  untuk  variabel  persentase  penduduk  yang  tidak pernah sekolah paling tinggi di wilayah Kabupaten Sampang dan  yang  terendah  di  Kota  Mojokerto.  Nilai  koefisien determinasi  berdasar  model  regresi  nonparametrik spline truncated yang didapat adalah sebesar 97.42%.
Saran  yang  dapat  diberikan penulis  bagi  saran yang dapat diberikan  penulis  bagi  peneliti  selanjutnya  adalah  dapat menambahkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pencurian kendaraan  bermotor  (curanmor)  di  Jawa  Timur,  agar mendapatkan  model  yang  lebih  baik.  Sedangkan  saran  yang dapat  diberikan  pada    Direktorat  Reserse  Kriminal  Umum Jawa  Timur  diharapkan  mampu  meningkatkan  peranannya dalam meningkatkan ketertiban di daerah yang sering terjadi pencurian kendaraan bermotor.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kepolisian  Negara  Republik  Indonesia  Daerah  Jawa  Timur Direktorat  Reserse  Kriminal  Umum,  “Data  Kasus  3C  (Curat, Curas,  Curanmor)  Wialayah  Ditreskrim  dan  Jajaran  Polda  Jatim Tahun 2017,” Surabaya, 2017.
[2] I.  Budiantara,  “Spline  dalam  Regresi  Nonparametrik:  Sebuah Pemodelan  Statistika  Masa  Kini  dan  Masa  Mendatang,” Surabaya, 2009.
[3] R.  Hidayat,  “Pemodelan  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Kriminalitas  ‘Pencurian  Motor’  di  Jawa  Timur  dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline,” Surabaya, 2012.
[4] S.  Marina,  “Pemodelan  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Persentase  Kriminalitas  Di  Jawa  Timur  Dengan  Pendekatan Regresi Semiparametrik Spline,” Surabaya, 2013.
[5] R.  Eubank, Nonparametric  Regression  and  Spline  Smoothing , 2nd  ed.  Texas:  Department  of  Statistics  Southern  Methodist Dallas University, 1999.
[6] R. L. Eubank, Nonparametric Regression and Spline Smoothing,
Second Edition . New York: Taylor & Francis, 1999.
[7] W.  Hardle, Applied  Nonparametric  Regression .  New  York: Cambridge University Prees, 1994.
[8] G.  Wahba, Spline  Models  for  Observation  Data.  Dalam  CBMS- NSF  Regional  Conference  Series  in  Applied  Mathematic . Philadelphia: SIAM, 1990.
[9] D.  N.R  and  S.  H., Analisis  Regresi  Terapan .  Jakarta:  Gramedia Pustaka Utama, 1992.
[10] D. N. Gujarati, Basic Econometrics , 4th ed. New York: Mc Graw Hill, 2004.
[11] D.  Gujarati, Basic  Econometrics ,  4th  ed.  New  York:  Mc  Graw Hill Companies, 2004.
[12] W. Daniel, Statistika Non Parametrik . Jakarta: Gramedia, 1989.
[13] Lembaga  Negara,  “Kitab  Undang-Undang  Hukum  Pidana,” Yogyakarta, 2007.